name 'calinski_harabaz_score' is not defined

这个错误通常是因为您的代码中没有导入`calinski_harabaz_score`函数，导致Python无法识别该函数。您需要在代码中导入该函数，例如：

from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score

如果您已经导入了该函数但仍然遇到这个错误，可能是因为版本问题，您可以尝试更新您的scikit-learn库，或者检查您的代码是否正确地使用了该函数。

相关问题

name 'roc_auc_score' is not defined

这个错误提示意思是：名称“roc_auc_score”未定义。

这可能是因为您没有正确导入相关的库或模块，或者您没有正确命名函数或变量。

如果您想使用“roc_auc_score”函数，请确保已经正确导入相关的库或模块，并且已经正确命名函数或变量。

name 'cross_val_score' is not defined

### 回答1：
这个错误提示意思是：未定义cross_val_score。这可能是因为你没有正确导入相关的库或模块。你需要检查你的代码，确保你已经正确导入了相关的库或模块，并且正确地使用了cross_val_score函数。

### 回答2：
name 'cross_val_score' is not defined的意思是没有定义cross_val_score。在Python中，使用这个函数需要先导入相应的库。在这种情况下，很可能是由于缺少必要的库所导致的。

cross_val_score是用来做交叉验证的方法。当我们要评估一个模型的性能时，可以使用交叉验证来估计模型的准确性。在sklearn库中，cross_val_score是用来实现交叉验证的方法，因此需要先导入sklearn库。

如果你的代码中没有导入sklearn库，可以使用以下代码导入：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

如果你已经导入了sklearn库，并且仍然遇到了此错误，请确保你的代码是否正确。您可以检查您的代码是否正确定义了该函数，或者您是否打错了函数名称。有时候，在编辑代码时不小心将函数名称打错也会导致该错误。

总而言之，要解决这个错误，需要先导入sklearn库，然后再确保代码正确定义了该函数并正确地使用了该函数。

### 回答3：
当我们在使用Python的时候，经常会遇到各种错误提示，其中一个常见的错误提示是“name 'cross_val_score' is not defined”，这个错误一般是因为没导入相应的库或者模块，导致无法识别 Cross_val_score 函数。

Cross_val_score 是一个交叉验证函数，可以将数据集分为几个部分，进行多次训练和测试，得到多个模型的评分，最后取平均值。这个函数通常在机器学习中使用。该函数来自于 Python 的 Scikit-learn 库，因此要想使用 Cross_val_score 函数，需要先导入 Scikit-learn 库。

在 Python 中，导入库或者模块有很多种方法，但通常我们会使用 import 语句来导入我们需要的库。如果我们用 Cross_val_score 函数时出现“name 'cross_val_score' is not defined”的错误提示，那么就需要检查以下几个方面：

第一，确保已经正确安装了 Scikit-learn 库。可以通过在命令行界面输入 pip install scikit-learn 来安装或者升级该库。

第二，确认是否已经在代码中正确导入 Scikit-learn 库。导入 Scikit-learn 库的代码通常为 import sklearn。如果只需要使用 Scikit-learn 库中的部分函数或类，可以通过 from sklearn import xxx 的方式导入。

第三，检查是否写错了 Cross_val_score 函数名称。可能写成了cross_val_score、Cross_Val_Score等。

如果以上三个方面都没问题的话，就可以尝试使用完整的函数名称 sklearn.model_selection.cross_val_score() 来引用 Cross_val_score 函数，而不直接使用 cross_val_score 来调用。这样应该就可以解决“name 'cross_val_score' is not defined”的错误啦。